回归和分类是机器学习中两种基本的预测问题。它们的本质区别在于输出的类型：回归问题的输出是连续的数值，分类问题的输出是有限的、离散的类别标签。

在当今的技术讨论中，“人工智能”（AI）、“机器学习”（ML）、“深度学习”（DL）和“大模型”（LLM）等术语常被混用，以至于令人困惑。本文将简要梳理这些概念，帮助读者清晰理解它们的关系与区别。

为了方便演示，对案例中的数据进行了简化及脱敏，同时对案例的交互流程进行了简化。在这个案例中，主要使用到了扣子Coze的“知识库”、“工作流”、“快捷指令”等功能，保姆级教程，直接嘴里喂饭！

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当模型的训练数据和参数不断扩大，直到达到一定的临界规模后，会表现出一些未能预测的、更复杂的能力和特性。**「微调（Fine-tuning）」**是给大模型提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，使其更好地完成特定任务。而参数较少（一般在百万级以下）、层数较浅的小模型，具有轻量级、高效率和易于部署的特点，适用于数据量较小、计算资源有限的垂直领域场景，如简单的文本分类、情感分析等任

企业要真正跑通“大模型”，不是单靠一个 LLM 就能搞定的，而是需要一整套“连接上下游、支撑大规模、多轮优化”的系统工程。今天这篇文章，我们就来深度解析MCP大模型架构的全景图，从技术底座到交互体验，带你一次性看懂企业级 AI 是怎么“跑起来”的！